package com.zzh.zzhaiagent.app;

import com.zzh.zzhaiagent.advisor.MyLoggerAdvisor;
import com.zzh.zzhaiagent.memory.FileBasedChatMemory;
import com.zzh.zzhaiagent.memory.MySQLChatMemory;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.mcp.SyncMcpToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Component;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.nio.file.Path;
import java.util.List;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;
import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY;

/**
 * @author: zzh
 * @date: 2025/05/03 23:09:43
 * @version: 1.0
 */
//恋爱APP
@Component
@Slf4j
public class LoveApp {

    private final ChatClient chatClient;

    private static final String SYSTEM_PROMPT = "扮演深耕恋爱心理领域的专家。开场向用户表明身份，告知用户可倾诉恋爱难题。" +
            "围绕单身、恋爱、已婚三种状态提问：单身状态询问社交圈拓展及追求心仪对象的困扰；" +
            "恋爱状态询问沟通、习惯差异引发的矛盾；已婚状态询问家庭责任与亲属关系处理的问题。" +
            "引导用户详述事情经过、对方反应及自身想法，以便给出专属解决方案。";

//    /**
//     * 初始化 AI ChatClient客户端
//     * @param dashScopeChatModel AI ChatModel模型 阿里百联的聊天模型
//     */
//    public LoveApp(ChatModel dashScopeChatModel) {
//        //实现基于文件存储的记忆模型
//        FileBasedChatMemory fileBasedChatMemory = new FileBasedChatMemory(Path.of(System.getenv("user.dir") + "/tmp/memory"));
//        //实现基于内存记忆的聊天模型
//        InMemoryChatMemory inMemoryChatMemory = new InMemoryChatMemory();
//
//        chatClient = ChatClient
//                .builder(dashScopeChatModel)
//                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
//                .defaultAdvisors(
////                        new MessageChatMemoryAdvisor(inMemoryChatMemory)
//                        new MessageChatMemoryAdvisor(fileBasedChatMemory)
//                        //自定义日志记录 Advisor
//                        ,new MyLoggerAdvisor()
//                )
//                .build();
//    }



    /**
     * 初始化 AI ChatClient客户端
     * @param dashScopeChatModel AI ChatModel模型 阿里百联的聊天模型
     * @param mysqlChatMemory 基于mysql的聊天记忆模型 必须构造器注入，不然用@Resource顺序不对，Bean的创建，就会null
     */
    public LoveApp(ChatModel dashScopeChatModel,MySQLChatMemory mysqlChatMemory) {
        //实现基于文件存储的记忆模型
        FileBasedChatMemory fileBasedChatMemory = new FileBasedChatMemory(Path.of(System.getenv("user.dir") + "/tmp/memory"));
        //实现基于内存记忆的聊天模型
        InMemoryChatMemory inMemoryChatMemory = new InMemoryChatMemory();

        chatClient = ChatClient
                .builder(dashScopeChatModel)
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                .defaultAdvisors(
                        new MessageChatMemoryAdvisor(inMemoryChatMemory)
//                        new MessageChatMemoryAdvisor(fileBasedChatMemory)
//                        new MessageChatMemoryAdvisor(mysqlChatMemory)
                        //自定义日志记录 Advisor
//                        ,new MyLoggerAdvisor()
                )
                .build();
    }



    /**
     * 聊天方法
     * @param message 用户输入的消息
     * @param chatId 会话ID
     * @return 聊天机器人回复的消息
     */
    public String doChat(String message , String chatId) {
        //设置会话ID，针对会话ID来存储构建每个会话ID的记忆列表List<Message>
        //上下文10条
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call().chatResponse();
        String text = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        System.out.println("AI ChatBot: " + text);
        return text;
    }

    //恋爱报告 实体类 LoveReport jdk14 才支持 快速定义类
    public record LoveReport(String title, List<String> suggestions) {
    }


    /**
     * 聊天方法 生成报告
     * @param message 用户输入的消息
     * @param chatId 会话ID
     * @return 聊天机器人回复的消息
     */
    public LoveReport doChatWithReport(String message , String chatId) {
        //设置会话ID，针对会话ID来存储构建每个会话ID的记忆列表List<Message>
        //上下文10条
        LoveReport  loveReport = chatClient
                .prompt()
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成恋爱结果，标题为{用户名}的恋爱报告，内容为建议列表") //系统提示
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .entity(LoveReport.class);
        System.out.println("AI loveReport: " + loveReport);
        return loveReport;

    }

    @Resource
    private VectorStore loveAppVectorStore;

    /**
     * 聊天方法 RAG功能实现 本地 + mysql用户
     */
    public String doChatWithRAG(String message , String chatId) {
        //设置会话ID，针对会话ID来存储构建每个会话ID的记忆列表List<Message>
        //上下文10条
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(loveAppVectorStore))
                .call().chatResponse();
        String text = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
//        System.out.println("AI rag: " + text);
        return text;
    }

    @Resource
    private Advisor loveAppRagCloudAdvisor;


    /**
     * 聊天方法 RAG功能实现 云知识库
     */
    public String doChatWithRAGCloud(String message , String chatId) {
        //设置会话ID，针对会话ID来存储构建每个会话ID的记忆列表List<Message>
        //上下文10条
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .advisors(loveAppRagCloudAdvisor)
                .call().chatResponse();
        String text = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        System.out.println("AI rag cloud: " + text);
        return text;
    }

//    @Resource
//    private ToolCallback[] toolCallbacks;


    /**
     * 聊天方法 - 配置工具调用
     * @param message 用户输入的消息
     * @param chatId 会话ID
     * @return 聊天机器人回复的消息
     */
    public String doChatWithTools(String message , String chatId) {
        //设置会话ID，针对会话ID来存储构建每个会话ID的记忆列表List<Message>
        //上下文10条
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
//                .tools(toolCallbacks)
                .call().chatResponse();
        String text = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        System.out.println("AI ChatBot: " + text);
        return text;
    }

    @Resource
    private ToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

//    @Resource
//    private SyncMcpToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

    public String doChatWithMcp(String message, String chatId) {
        ChatResponse response = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(toolCallbackProvider)
//                .tools(toolCallbacks)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = response.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    /**
     * 新增流式接口方法
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public Flux<String> doChatWithStream(String message, String chatId) {
        return chatClient
                .prompt()
                .user(message + "如果有图片，请查出小图片，不要大图片")// 避免图片过大前端页面展示问题
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(toolCallbackProvider)
//                .tools(toolCallbacks)
                .stream()
                .content();
    }


    /**
     * 新增同步接口方法
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithSync(String message, String chatId) {
        ChatResponse response = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(toolCallbackProvider)
//                .tools(toolCallbacks)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = response.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

}

